ImpactU Versión 3.11.2 Última actualización: Interfaz de Usuario: 16/10/2025 Base de Datos: 29/08/2025 Hecho en Colombia
Análisis comparativo de indicadores de capacidad multivariante. El caso del clúster manufacturero cartagenero || Comparative analysis of multivariate capacity indicators. The case of the Cartagena manufacturing cluster
Los indicadores multivariantes de capacidad han sido muy utilizados en la industria manufacturera y en entornos similares en tanto que proporcionan medidas cuantitativas sobre el potencial y rendimiento de un proceso descrito por multiples caracteristicas de calidad susceptibles de evaluacion y correlacionadas simultaneamente. En este articulo se presenta una evaluacion empirica de multiples enfoques de analisis de capacidad multivariante en el sector manufacturero cartagenero, a saber: uno basado en la relacion del volumen la region de tolerancia y el volumen de la region del proceso, otro fundamentado en el analisis de componentes principales y adicionalmente, se propone la aplicacion de otros indicadores que incluyen dentro su mecanica interna de analisis factorial la proporcion de observaciones fuera de los margenes de especificacion y su variabilidad en el largo y corto plazo. Los resultados suministrados indican que el proceso productivo analizado no es marginalmente capaz para cumplir con las especificaciones tecnicas predefinidas y que existe un vasto margen de mejoria. || Multivariable capacity index have been used frequently in the manufacturing industry and similar environments, since they provide quantitative measurements of the potential and performance of a process described by multiple quality characteristics susceptible to evaluation and correlated simultaneously. In this paper, we present an empirical evaluation of several approaches to analyze a multivariate industrial process. In the firs approach we study relationship of the volume of the tolerance region and the volume of the process region. In the second approach, we propose the application of principal components technique and, finally, we propose the application of other indicators that analyze the proportion of observations located outside the specification margins and their variability in the long and short term. The results provided indicate that analyzed production process is not marginally capable for satisfying predefined technical specifications and that there is a high margin of improvement.
Tópico:
Advanced Statistical Process Monitoring
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FuenteDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)